About this role
Como Engenheiro(a) de Dados Sênior, você será a principal referência técnica da squad, liderando iniciativas de modernização e migração de plataformas de dados para Azure Databricks. Sua atuação será fundamental para definir padrões de engenharia, garantir a qualidade das entregas e conduzir decisões arquiteturais que apoiem a transformação digital dos nossos clientes. Você atuará em projetos de grande porte, com foco em arquiteturas modernas de dados, processamento distribuído, streaming e ambientes Lakehouse, colaborando com equipes multidisciplinares em um ambiente inovador e orientado a resultados.
Faça parte de uma equipe que está impulsionando a transformação digital por meio de dados, analytics e inteligência artificial. Aqui, você terá acesso a projetos estratégicos, tecnologias de ponta e oportunidades contínuas de aprendizado e crescimento. Together we do what matters.
Saiba mais sobre alguns dos nossos benefícios:
• Vale refeição ou alimentação • Cartão Multibenefícios (até Consultor(a) Sênior) • Convênio médico e odontológico • Certificações e treinamentos • Seguro de vida • Previdência privada • Avababy: acompanhamento da gestação e kit para novos pais e mães • Participação nos resultados da empresa • Wellhub • Auxílio creche • Mentoria de carreira • Política de Birthday Off (um dia de folga no mês do seu aniversário) • Sessões de bem-estar • Para cargos gerenciais: veículo corporativo, estacionamento e auxílio combustível
Responsabilidades
• Liderar tecnicamente a migração de workloads de dados de Cloudera para Azure Databricks; • Definir estratégias de modernização para pipelines, scripts Python e arquiteturas analíticas; • Projetar e evoluir pipelines ETL/ELT escaláveis e resilientes; • Liderar iniciativas de streaming de dados em tempo real; • Definir padrões de engenharia de dados, observabilidade e governança; • Realizar revisões de código e disseminar boas práticas de desenvolvimento; • Apoiar a modelagem de dados em arquiteturas Lakehouse utilizando Delta Lake; • Integrar dados provenientes de APIs, aplicações SaaS, mensageria e sistemas legados; • Colaborar com times de Data Science e MLOps na disponibilização de dados para modelos de IA e Machine Learning; • Apoiar definições arquiteturais junto a arquitetos e stakeholders; • Garantir performance, qualidade e governança dos ambientes de dados; • Atuar como mentor(a) técnico(a), apoiando o desenvolvimento da equipe. . Habilidades e experiências
Requisitos obrigatórios
• Experiência sólida com Azure Databricks; • Forte experiência com Apache Spark para processamento distribuído; • Domínio de Python e SQL; • Experiência em migração de dados, preferencialmente ambientes Hadoop/Cloudera; • Experiência com ingestão de dados estruturados e não estruturados; • Conhecimento de modelagem de dados para ambientes analíticos; • Experiência com integração de dados via APIs, mensageria e sistemas OLTP; • Familiaridade com engenharia de Machine Learning e pipelines de dados; • Experiência com Git e práticas de CI/CD; • Vivência em ambientes Cloud, preferencialmente Microsoft Azure; Diferenciais
• Experiência com migração de workloads de Cloudera/Hadoop; • Conhecimento em Databricks Structured Streaming e Delta Live Tables; • Experiência com Unity Catalog; • Conhecimento em DBT; • Experiência com MLOps e MLflow; • Vivência no segmento financeiro; • Certificações Azure e/ou Databricks. .